Numpy其实是最早的处理数据的Python库，它的核心ndarray对象，是一个高效的n维数组结构。
通过这个库，可以高效的完成向量和矩阵运算，由于其出色的性能，很多其他的数据分析，科学计算或者机器学习相关的Python库都或多或少的依赖于它。
Pandas就是其中之一，Pandas充分利用了NumPy的数组运算功能，使得数据处理和分析更加高效。
比如，Pandas中最重要的两个数据结构Series和DataFrame在内部就使用了NumPy的ndarray来存储数据。
在使用Pandas进行数据分析的过程中，按条件检索和过滤数据是最频繁的操作。
本文介绍两种通过结合Numpy，一方面让Pandas的检索过滤代码更加简洁易懂，另一方面还能保障检索过滤的高性能。
1. 准备数据
第一步，先准备数据，这次使用二手房交易数据，可从 https://databook.top/lianjia/nj 下载。
import pandas as pd
import numpy as np
# 这个路径替换成自己的路径
fp = r'D:data南京二手房交易南京江宁区.csv'
df = pd.read_csv(fp)
df.head()
2. 一般条件判断（np.where）
比如，买房前我们想先分析下已有的成交信息，对于房价能有个大致的印象。
下面，按照总价和单价，先挑选总价200~300万之间，或者单价1万以下的成交信息。
符合条件返回“OK”，否则返回“NG”。
def filter_data(row):
if row["totalPrice"] > 200 and row["totalPrice"] 
上面的过滤数据写法是使用Pandas时用的比较多的方式，也就是将过滤条件封装到一个自定义函数（filter_data）中，然后通过 apply 函数来完成数据过滤。
下面我们用Numpy的 np.where 接口来改造上面的代码。np.where类似Python编程语言中的if-else判断，基本语法：
import numpy as np
np.where(condition[, x, y])
其中：
- condition：条件表达式，返回布尔数组。
-
x 和 y：可选参数，
condition为True，返回x，反之，返回y。
如果未提供x 和 y，则函数仅返回满足条件的元素的索引。
改造后的代码如下：
# 根据单价过滤
cond_unit_price = np.where(
df["un服务器托管网itPrice"] 200) & (df["totalPrice"] 运行之后返回的结果是一样的，但是性能提升很多。
如果数据量是几十万量级的话，你会发现改造之后的代码运行效率提高了几百倍。
3. 复杂多条件判断（np.select）
上面的示例中，判断还比较简单，属于if-else，也就是是与否的判断。
下面设计一种更复杂的判断，将成交信息评估为“优良中差”4个等级，而不仅仅是“OK”和“NG”。
我们假设：
- 优：房屋精装，且服务器托管网位于中楼层，且近地铁
- 良：总价
- 中：总价
- 差：其他情况
用传统的方式，同样是封装一个类似filter_data的函数来判断“优良中差”4个等级，然后用 apply 函数来完成数据过滤。
这里就不演示了，直接看结合Numpy的np.select接口，高效的完成“优良中差”4个等级的过滤。
np.select类似Python编程语言中的match匹配，基本语法：
numpy.select(condlist, choicelist, default=0)
其中：
- condlist：条件列表，每个条件都是一个布尔数组。
- choicelist：与 condlist 对应的数组列表，当某个条件为真时，返回该位置对应的数组中的元素。
- default：可选参数，当没有条件为真时返回的默认值。
# 设置 “优，良，中” 的判断条件
conditions = [
df["houseInfo"].str.contains("精装")
& df["positionInfo"].str.contains("中楼层")
& df["advantage"].str.contains("近地铁"),
(df["totalPrice"] 
这样，就实现了一个对成交信息的分类。
4. 总结
np.where 和 np.select的底层都是向量化的方式来操作数据，执行效率非常高。
所以，我们在使用Pandas分析数据时，应尽量使用np.where 和 np.select来帮助我们过滤数据，这样不仅能够让代码更加简洁专业，而且能够极大的提高分析性能。
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